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Enregistrement W4404228547 · doi:10.1128/mbio.03046-24

A model of proximate protection against pathogenic infection through shared immunity

2024· article· en· W4404228547 sur OpenAlexaff
Douglas F. Nixon, Margarita Kyza-Karavioti, Sreeradha Mallick, Lillia Daley, Nathaniel Hupert, Nathaniel D. Bachtel, Ioannis Eleftherianos

Notice bibliographique

RevuemBio · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueInvertebrate Immune Response Mechanisms
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesDirectorate for Biological SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésImmunityBiologyImmunologyMicrobiologyVirologyImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Drosophila melanogaster exhibits innate immune priming, a mechanism leading to protection upon repeated challenge with a given pathogen. However, whether immunological priming can be propagated from a challenged host to naive bystanders is unknown. Here, we show that priming half a vial of D. melanogaster adult flies with non-pathogenic Escherichia coli bacteria leads to protection of the whole vial from a lethal dose of the insect pathogen, Photorhabdus luminescens . The protective effect observed in these bystander flies was similar in magnitude to that of the E. coli primed hosts themselves but did not require transfer of E. coli to occur. This work broadens the scope of how immunological priming can occur and suggests that infected hosts can produce signals that influence immunity in their neighbors, leading to a shared immune collective. IMPORTANCE Here, we have introduced the new concept of shared immunity and priming by proximity. These findings are of particular significance because they indicate that the presence of compromised hosts can increase the response to the pathogenic challenge of healthy individuals that cohabitate within close distance. This shared immunity may involve proximate boosting of the host’s immune defenses via the sensing of specific chemical, behavioral, or microbial signals. Determining the breadth, mechanistic basis, and translatability of these findings has the potential to transform biomedical research and public health.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,735

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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